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1. 前置层归一化#xff08;Pre-normalization#xff09;
2. RMSNorm 归一化函数
3. SwiGLU 激活函数
4. 旋转位置嵌入#xff08;RoPE#xff09;
5. 注意力机制优化
6. Group Query Attention
7. 模型规模和训练超参数
8. 分布式模型训练
前置归一化与后置…目录
1. 前置层归一化Pre-normalization
2. RMSNorm 归一化函数
3. SwiGLU 激活函数
4. 旋转位置嵌入RoPE
5. 注意力机制优化
6. Group Query Attention
7. 模型规模和训练超参数
8. 分布式模型训练
前置归一化与后置归一化的区别
前置归一化Pre-normalization
后置归一化Post-normalization
结论 1. 前置层归一化Pre-normalization
LLaMA模型采用了前置层归一化策略这意味着在每个子层自注意力层和前馈网络的输入之前进行层归一化。这与传统的Transformer中的后置层归一化不同后者在子层输出之后进行归一化。
2. RMSNorm 归一化函数
LLaMA模型使用RMSNorm作为其归一化函数这是一种替代传统层归一化的方法它在保持计算效率的同时专注于规范化权重矩阵的行以实现更快的收敛和更好的泛化。 3. SwiGLU 激活函数
在LLaMA模型的Transformer架构中激活函数从传统的ReLU或GELU更换为SwiGLU。SwiGLU是一种基于Swish激活函数的GLU变体它提供了更好的梯度流动和可能的性能提升。 4. 旋转位置嵌入RoPE
LLaMA模型还采用了旋转位置嵌入RoPE来代替传统的位置编码方法。RoPE通过将位置信息编码为旋转矩阵使模型能够更有效地捕捉序列中元素之间的位置关系。 5. 注意力机制优化
LLaMA模型可能包含对注意力机制的优化例如稀疏注意力机制以减少计算复杂度和内存需求。这些优化措施有助于提高模型的计算效率。
6. Group Query Attention
在LLaMA v2中使用了Group Query Attention技术这是一种将query分组组内共享Key-Value的方法旨在减少缓存量并加速计算同时保持与Multi-Query Attention相似的效果。
7. 模型规模和训练超参数
LLaMA模型有不同的规模版本从几十亿到数百亿参数不等。每个版本的模型都有特定的超参数设置例如隐藏层大小、头数、层数、学习率等。
8. 分布式模型训练
由于LLaMA模型的参数量非常大需要依赖分布式模型训练框架来完成训练过程这可能涉及到大量的GPU资源和优化的训练策略。
前置归一化与后置归一化的区别
前置归一化Pre-normalization
位置在子层如自注意力和前馈网络的输入之前进行归一化。优点有助于提高训练过程中的稳定性特别是在模型参数初始化阶段可以降低梯度爆炸的风险。缺点可能需要更精细的学习率调整和优化策略。
后置归一化Post-normalization
位置在子层的输出之后进行归一化。优点这是原始Transformer模型中的标准做法对于许多任务而言效果良好。缺点在大型模型和数据集上可能导致训练初期的梯度不稳定问题。
结论
LLaMA模型中的前置层归一化是为了提高模型的训练稳定性和效率而后置层归一化则是Transformer的传统方法。在实际应用中前置归一化可能更适合于训练大型模型因为它可以减少训练初期的梯度问题。然而这两种方法都有其优势和局限性选择哪一种取决于具体的模型设计和任务需求。
参考
深入解析LLaMA如何改进Transformer的底层结构 - 知乎LLaMA v1/2模型结构总览 - 知乎LLaMA Explained | Papers With CodeUnderstanding Llama2: KV Cache, Grouped Query Attention, Rotary ...
